Sau khi xây d ng đ c b ng câu h i chính th c, nghiên c u ti n hành kh o sát ng i tiêu dùng trang thi t b y t gia đình. D li u thu th p đ c dùng đ ki m đnh mô hình nghiên c u vƠ đ xu t m t s ki n ngh giúp các doanh nghi p có thông tin, c s trong vi c ho ch đnh chi n l c kinh doanh.
3.3.2 Thi t k m u
D li u đ c thu th p b ng ph ng pháp ch n m u thu n ti n. Nghiên c u s d ng 2 công c x lý s li u có yêu c u đi n ki n m u kh o sát là phân tích nhân t khám phá EFA và phân tích h i quy.
Theo Nguy n ình Th (2011), đ s d ng t t EFA thì kích th c m u t i thi u là 50, t l quan sát/bi n đo l ng lƠ 5:1, ngh a lƠ 1 bi n đo l ng c n t i thi u 5 quan sát. Mô hình nghiên c u đ xu t có 30 bi n đo l ng nên c n t i thi u 150 quan sát.
Kích th c m u phù h p cho phân tích h i quy b i lƠ n ≥ 50 + 8p trong đó n lƠ kích th c m u t i thi u c n thi t, p là s l ng bi n đ c l p c a mô hình. Nghiên c u xây d ng 6 bi n đ c l p nên kích th c m u t i thi u trong phân tích h i quy là 98.
K t h p c 2 đi u ki n trên và nguyên t c kinh nghi m l y m u càng l n càng t t, kích th c m u t i thi u cho nghiên c u là 150.
3.3.3 B ng câu h i và thu th p d li u
Các bi n quan sát s đ c đánh giá b ng thang đo Likert 5 đi m, phân b t 1 lƠ hoƠn toƠn không đ ng ý đ n 5 lƠ hoƠn toƠn đ ng ý. Tác gi s d ng ch y u là câu h i đóng d i 2 hình th c là câu h i 1 l a ch n và câu h i nhi u l a ch n. B c c b ng câu h i g m 3 ph n: ph n A ậ g n l c và thông tin s n ph m ậ s d ng thang đo đnh danh, ph n B ậ n i dung chính ậ s d ng thang đo đ nh l ng kh o sát các y u t nh h ng đ n ý đnh chuy n đ i th ng hi u trang thi t b y t gia đình, ph n C ậ thông tin nhân kh u c a đáp viên ậ s d ng thang đo đ nh danh.
Nghiên c u s d ng k t h p hình th c ph ng v n tr c ti p và g i b ng câu h i cho ng i tiêu dùng tr l i qua email. B ng câu h i đ c phát t i nh ng n i có ng i tiêu dùng trang thi t b y t gia đình nh các b nh vi n, công ty chuyên v thi t b y t , d c ph m, c a hàng d ng c y khoa, các c quan công s , khu dân c ,…
3.3.4 Phân tích d li u
Tác gi s d ng ph n m m chuyên x lý d li u s c p đ c s d ng ph
bi n hi n nay là SPSS phiên b n 20.
3.3.4.2 Th ng kê mô t
th ng kê khái quát đ c đi m c a m u nghiên c u và th tr ng trang thi t b y t gia đình, nghiên c u đư s d ng m t s công c th ng kê mô t nh t n s ,
trung bình, t l và các b ng bi u, bi u đ , đ th tóm t t, di n đ t d li u nghiên c u.
3.3.4.3 ánhăgiáăthangăđo
Phơnătíchăđ tin c y c aăthangăđoăquaăh s Cronbach alpha
H s Cronbach’s Alpha ki m đ nh m c đ t ng quan ch t ch c a các bi n quan sát trong cùng m t thang đo. Phơn tích nh m lo i các bi n không phù h p c a thang đo tr c khi đ a vƠo phơn tích nhơn t khám phá EFA (Nguy n
ình Th , 2011).
Tiêu chu n c a thang đo l ng t t theo nhi u nhà nghiên c u là h s Cronbach alpha đ t giá tr t 0.8 tr lên. Trong tr ng h p khái ni m nghiên c u m i ho c m i đ i v i ng i tr l i trong b i c nh nghiên c u, m t s nhà nghiên c u cho r ng có th ch p nh n giá tr h s Cronbach alpha t 0.6 tr lên (Hoàng Tr ng và M ng Ng c, 2008). tài các y u t nh h ng đ n ý đ nh chuy n đ i th ng hi u trang thi t b y t gia đình c a ng i tiêu dùng là nghiên c u m i t i Vi t Nam nên thang đo có h s Cronbach alpha t 0.6 tr lên lƠ đ t yêu c u.
Ngoài ra, nghiên c u c n xét thêm h s t ng quan bi n ậ t ng. ơy là h s t ng quan c a m t bi n v i đi m trung bình c a các bi n khác trong cùng m t thang đo. Các bi n t ng quan cƠng cao v i các bi n khác trong cùng m t nhóm khi h s này càng cao. Bi n quan sát ph i có h s t ng quan bi n ậ t ng l n h n 0.3. B i n có h s t ng quan bi n ậ t ng nh h n 0.3 đ c xem là bi n rác và b lo i kh i thang đo (Nguy n ình Th , 2011).
Phân tích nhân t EFA
Phân tích nhân t EFA dùng đ đánh giá giá tr thang đo (giá tr phân bi t và giá tr h i t ) và rút g n t p bi n quan sát thành các nhân t có ý ngh a h n (Nguy n ình Th , 2011).
Nghiên c u s d ng ph ng pháp trích y u t Principal component v i phép quay Varimax. i u ki n phân tích nhân t EFA g m:
- H s KMO (Kaiser - Mayer - Olkin) > 0.5 vƠ m c ý ngh a c a ki m đ nh Bartlett sig < 0.05. N u ki m đ nh Bartlett có ý ngh a th ng kê thì các
bi n quan sát có t ng quan v i nhau trong t ng th (HoƠng Tr ng vƠ M ng Ng c, 2008).
- H s t i nhơn t (Factor loading) > 0.5, bi n quan sát có h s t i nhân t < 0.5 s b lo i.
- Thang đo đ c ch p nh n khi t ng ph ng sai trích > 50%. - H s eigenvalue > 1 (Nguy n ình Th , 2011).
- Khác bi t h s t i nhơn t c a bi n quan sát gi a các nhơn t > 0.3 đ t o giá tr phơn bi t gi a các nhơn t (HoƠng Tr ng vƠ M ng Ng c, 2008).
3.3.4.4 Ki măđnh các gi thuy t và mô hình nghiên c u
Phơnătíchăt ngăquan
Nghiên c u s d ng h s t ng quan Pearson (r) đ c ch n m c đnh trong ph n m m SPSS 20 nh m l ng hóa m c đ ch t ch c a m i quan h tuy n tính gi a các bi n đ c l p và bi n ph thu c v i m c ý ngh a sig. - N u r = 0: không t ng quan - N u r < 0.3: t ng quan m c th p - N u 0.3 ≤ r < 0.5: t ng quan m c trung bình - N u 0.5 ≤ r < 0.7: t ng quan khá ch t ch - N u 0.7 ≤ r < 0.9: t ng quan ch t ch - N u 0.9 ≤ r < 1: t ng quan r t ch t ch
- N u r = 1: t ng quan hoƠn toƠn
Phân tích h i quy
- Ki m đnh s phù h p c a mô hình
Theo Nguy n ình Th (2011), h s xác đ nh R2 dùng đ đánh giá s phù h p c a mô hình. Ki m đ nh s phù h p c a mô hình là ki m đ nh gi thuy t H0: R2 = 0 v i gi i thuy t thay th H1: R2 ≠ 0 hay c ng chính lƠ ki m đ nh gi thuy t H0: 1 = … = k = …. = p = 0 (t t c các tr ng s h i quy trong đám đông b ng nhau và b ng 0, tr tr ng s h i quy 0) v i gi thuy t thay th H1: k ≠ 0 (k = 1,…, p). Ki m đ nh nƠy t ng đ ng v i ki m đ nh F trong ANOVA đ c tính t R2, xác
su t F nh thì gi thuy t H0 b bác b (sig < 0.05). Tuy nhiên, cƠng đ a thêm bi n đ c l p vào mô hình h i quy b i thì h s xác đ nh R2 cƠng t ng nên các nhƠ nghiên c u th ng dùng h s xác đ nh đi u ch nh R2adjđ đi u ch nh m c đ phù h p c a mô hình, ki m tra nh ng bi n đ c l p không gíup cho vi c gi i thích bi n thiên c a bi n ph thu c.
- Ki m tra các gi đnh trong h i quy tuy n tính
Gi đnh liên h tuy n tính và ph ng sai c a sai s không đ i
Ki m tra 2 gi đnh này b ng ph ng pháp v đ th phân tán gi a các ph n d vƠ giá tr d đoán đư đ c chu n hóa c a mô hình, ph n d trên tr c tung, giá tr d đoán trên tr c hoành.
N u gi đnh liên h tuy n tính vƠ ph ng sai c a sai s không đ i đúng thì đ th bi u di n ph n d phơn tán ng u nhiên trong m t vùng đi qua tung đ 0 và không t o thành m t hình d ng nào. (HoƠng Tr ng vƠ Chu Nguy n M ng Ng c, 2008)
Gi đnh v phân ph i chu n c a ph n d
Xây d ng bi u đ t n s c a các ph n d . N u bi u đ có d ng phân ph i chu n và trung bình Mean g n b ng 0, đ l ch chu n Std. Dev. g n b ng 1 thì gi đnh này th a mãn. (HoƠng Tr ng vƠ Chu Nguy n M ng Ng c, 2008)
Gi đ nh v tính đ c l p c a sai s (không có t ng quan gi a các ph n d )
Ki m đ nh t ng quan các sai s k nhau (t ng quan chu i b c nh t) b ng đ i l ng th ng kê Durbin ậ Watson (d). i l ng d bi n thiên trong kho ng t 0 đ n 4. i u ki n đ các ph n d không có t ng quan chu i b c nh t v i nhau lƠ đ i l ng d g n b ng 2. (HoƠng Tr ng vƠ Chu Nguy n M ng Ng c, 2008)
Gi đ nh không có m i t ng quan gi a các bi n đ c l p (đo l ng đa c ng tuy n)
Các nhƠ nghiên c u ki m tra g a đ nh nƠy thông qua ki m tra hi n t ng đa c ng tuy n (tr ng thái các bi n đ c l p có t ng quan ch t ch v i nhau), ch s th ng dùng lƠ h s phóng đ i ph ng sai VIF. N u VIF > 10 thì bi n đ c l p h u
nh không có gía tr trong vi c gi i thích bi n thiên c a bi n ph thu c trong mô hình h i quy b i. (Nguy n ình Th , 2011)
- Mô hình h i quy
Nghiên c u có 6 bi n đ c l p và 1 bi n ph thu c nên s d ng mô hình h i quy b i bi u di n tác đ ng c a các y u t đ n ý đ nh chuy n đ i th ng hi u trang thi t b y t gia đình c a ng i tiêu dùng.
Theo Nguy n ình Th (2011), ph ng trình h i quy b i có d ng: Yi = 0 + 1X1i + 2X2i + 3X3i + 4X4i + 5X5i + 6X6i + i
Trong đó:
Yi: giá tr c a bi n ph thu c ụ đnh chuy n đ i th ng hi u t i quan sát th i, i = 1, 2,…, N (N lƠ kích th c đám đông)
X1i, X2i, X3i, X4i, X5i, X6i l n l t lƠ giá tr c a các bi n đ c l p giá thi t b , ch t l ng thi t b , ch t l ng d ch v , chi phí chuy n đ i, c nh tranh, không thu n ti n t i quan sát th i.
0: h ng s h i quy
1, 2, 3, 4, 5, 6: tr ng s h i quy i: sai s t i quan sát th i
3.3.4.5 Ki măđnh s khác bi t
Nghiên c u s d ng ki m đnh Independent Sample T Test (đ i v i bi n đ c l p đnh tính có 2 nhóm) và phân tích ph ng sai m t y u t One-way ANOVA (đ i v i bi n đ c l p đnh tính có t 3 nhóm tr lên) đ ki m đ nh s khác bi t v ý đnh chuy n đ i th ng hi u trang thi t b y t gia đình theo gi i tính, đ tu i, tình tr ng hôn nhân, trình đ h c v n, thu nh p và ngh nghi p.
Tóm t tăCh ngă3
Ch ng 3 trình bƠy quy trình nghiên c u g m 2 giai đo n: nghiên c u s b s d ng ph ng pháp đ nh tính, đ nh l ng, k thu t th o lu n tay đôi vƠ nghiên c u chính th c s d ng ph ng pháp đ nh l ng, k thu t kh o sát b ng b ng câu h i.
Thang đo đ c xây d ng d a trên thang đo, khái ni m v các y u t nh h ng đ n ý đnh, hành vi chuy n đ i c a các công trình đ c công b tr c đơy trong nhi u l nh v c và k t qu c a nghiên c u đnh tính. tài s d ng thang đo Likert 5 đi m đ đo l ng thái đ c a ng i tr l i vƠ thang đo đ nh danh cho các thông tin v s n ph m, nhân kh u. Thang đo chính th c g m 7 bi n ti m n và 30 bi n quan sát.
D li u đ c thu th p b ng ph ng pháp ch n m u thu n ti n. Kích th c m u t i thi u cho nghiên c u là 150. Kh o sát s d ng câu h i đóng d i 2 hình th c là câu h i 1 l a ch n và nhi u l a ch n. Nghiên c u s d ng k t h p hình th c ph ng v n tr c ti p và g i b ng câu h i cho ng i tiêu dùng tr l i qua email.
Nghiên c u s d ng ph n m m chuyên x lý d li u s c p SPSS phiên b n 20 v i các công c th ng kê mô t , Cronbach alpha, phân tích nhân t khám phá, phơn tích t ng quan, h i quy, ki m đ nh s khác bi t.
CH NG 4 - K T QU NGHIÊN C U